Lebensmittelhändler können ihre Disposition von Frischwaren jetzt mit Machine Learning auf Basis wissenschaftlicher Algorithmen erheblich verbessern. Replenishment Optimization sorgt dafür, dass der Kundenwunsch nach stets verfügbaren Frischeprodukten erfüllt wird. Die Lösung ermöglicht ein ausgewogenes Verhältnis von Verfügbarkeit und Abschriften. So hilft sie den Lebensmittelhändlern, ihre Margen zu sichern.
Vor dem Hintergrund der rückläufigen Profitabilität und der signifikanten Veränderung der Konsumgewohnheiten stehen Lebensmittelhändler unter Druck, den Kunden die beste Frische und die optimale Verfügbarkeit zu bieten. 40 Prozent der Umsätze im Lebensmittelhandel werden laut einem aktuellen McKinsey Report durch frische Produkte erzielt. Der Lebensmittelhandel hatte schon immer Schwierigkeiten, hier die richtige Customer Experience zu bieten, ohne dabei die Margen zu riskieren.
Die leistungsfähigen Machine-Learning-Algorithmen von Blue Yonder werden bereits seit längerem von weltweit führenden Lebensmittelhändlern für die Warendisposition bei haltbaren Artikeln eingesetzt. Speziell für die Disposition frischer Erzeugnisse hat das Unternehmen nun zusätzliche Funktionalitäten entwickelt, um die Verfügbarkeit von Frischwaren zu optimieren.
„Die größte Herausforderung liegt im Lebensmittelhandel heute darin, die Frische der Produkte zu garantieren und gleichzeitig profitabel zu sein“, so Professor Dr. Michael Feindt, Gründer und Chief Scientific Advisor, Blue Yonder. „Diese Problematik wird dadurch verschärft, dass 46 % der Führungskräfte und Manager im Lebensmittelhandel Bestellentscheidungen immer noch nach Bauchgefühl treffen. Das ist eine der Erkenntnisse unserer Studie Sechs Gründe, warum Lebensmittelhändler schnellere Entscheidungen treffen müssen, die wir im September 2016 mit 750 Entscheidern des Lebensmittelhandels weltweit durchgeführt haben. Entscheidungen nach Bauchgefühl und auf Basis historischer Daten sind aber in der komplexen Omnichannel-Handelswelt heute nicht mehr gut genug. Blue Yonder Replenishment Optimization liefert durch automatisierte Entscheidungen die perfekte Kombination von Frische und Verfügbarkeit, ohne das Abfallaufkommen zu erhöhen.“
Blue Yonder Replenishment Optimization
• Reduziert die Komplexität und erhöht den Gewinn: Durch die Blue Yonder Lösung erhalten Lebensmittelhändler für die Disposition ihres Frischesortiments eine bisher nie erreichte Präzision. Die Automatisierung der Entscheidungen ermöglicht Einzelhändlern, ihre täglichen Bestellentscheidungen auf ihre strategischen Ziele abzustimmen und die Lücke zwischen Strategie und Ausführung zu schließen.
• Die Nachfrage bedienen und gleichzeitig KPIs erreichen: Blue Yonder Replenishment Optimization stellt sicher, dass Bestellungen mit den strategischen Zielen und den Kennzahlen (KPIs) des Einzelhändlers übereinstimmen. Liegt die Priorität des Händlers eher auf den Margen statt dem Umsatz, passt der Algorithmus seine Entscheidungen entsprechend an. Dabei ist es möglich, mehrere KPIs zugleich zu verfolgen.
„Unsere Kunden aus dem Lebensmittelhandel werden durch Blue Yonder Replenishment Optimization Out-of-Stock-Situationen sowie Abschriften um bis zu 50 Prozent verringern können“, sagt Kemal Koeksal, Vice President Product Management, Blue Yonder. „Die erweiterten Funktionalitäten der Lösung wurden gemeinsam mit Lebensmittelhändlern entwickelt. Sie ermöglichen dem Lebensmittehandel im Zeitalter des Omnichannel-Handels mehr datengetriebene Entscheidungen, um die Servicequalität zu verbessern und die Gewinnspanne zu erhöhen. Am Beispiel Tomaten lässt sich die Problematik verdeutlichen; Wird die vorhandene Menge nicht zügig genug verkauft, müssen die Händler nicht nur die Lagerkosten, sondern auch die Transport- und Personalkosten entlang der gesamten Supply Chain abschreiben. Auf der anderen Seite müssen Lebensmittelhändler aber immer höchste Produktfrische garantieren, da die Kunden sonst woanders kaufen, was Umsatzverlust bedeutet.“
